Clasamente modele AI

Clasamente AI multi-sursă pentru chat, vorbire, TTS, ASR, cod, imagine, video și agenți — de la arena.ai, OpenRouter și Artificial Analysis.

RangModelFurnizorElo ?Voturi ?
1Googlegemini-omni-1.1-flashGoogle1516 ±151,784
2Googlegemini-omni-flashGoogle1513 ±926,576
3Black Forest Labsflux-3-videoBlack Forest Labs1493 ±171,302
4SpaceXAIgrok-imagine-video-1.5-agentSpaceXAI1492 ±181,218
5Bytedancedreamina-seedance-2.0-720pBytedance1479 ±856,318
6Alibabawan3.0Alibaba1476 ±132,598
7Bytedancedreamina-seedance-2.5-720pBytedance1474 ±98,001
8MiniMaxminimax-h3MiniMax1460 ±911,417
9Metamuse-videoMeta1456 ±152,188
10Alibaba-ATHhappyhorse-1.0Alibaba-ATH1427 ±1322,264
11OpenAIsora-2-proOpenAI1368 ±754,167
12Googleveo-3.1-audioGoogle1364 ±1413,741
13Googleveo-3.1-audio-1080pGoogle1362 ±1025,076
14Googleveo-3.1-fast-audioGoogle1362 ±1039,484
15Googleveo-3.1-fast-audio-1080pGoogle1358 ±1025,870
16Googleveo-3-fast-audioGoogle1348 ±1125,258
17OpenAIsora-2OpenAI1343 ±671,947
18SpaceXAIgrok-imagine-video-720pSpaceXAI1342 ±6165,462
19Googleveo-3-audioGoogle1340 ±1319,002
20Alibabawan2.7-t2vAlibaba1337 ±727,626
21Alibabawan2.6-t2vAlibaba1327 ±754,050
22Bytedanceseedance-v1.5-proBytedance1256 ±776,171
23Googleveo-3Google1254 ±1115,005
24Googleveo-3-fastGoogle1248 ±1215,283
25Alibabawan2.5-t2v-previewAlibaba1245 ±936,378
26?pixverse-v5.6—1240 ±1132,434
27Runwayrunway-gen-4.5Runway1225 ±848,127
28KlingAIkling-2.5-turbo-1080pKlingAI1220 ±172,111
29KlingAIkling-2.6-proKlingAI1216 ±773,362
30?p-video—1207 ±167,079
31Luma AIray-3Luma AI1206 ±221,136
32MiniMaxhailuo-2.3MiniMax1206 ±689,138
33KlingAIkling-o1-proKlingAI1205 ±271,194
34MiniMaxhailuo-02-proMiniMax1198 ±139,399
35Bytedanceseedance-v1-proBytedance1191 ±1112,164
36MiniMaxhailuo-02-standardMiniMax1181 ±129,379
37Kandinskykandinsky-5.0-t2v-proKandinsky1175 ±212,019
38Tencenthunyuan-video-1.5Tencent1169 ±164,292
39Googleveo-2Google1164 ±166,531
40KlingAIkling-v2.1-masterKlingAI1163 ±1014,104
41?ltx-2-19b—1154 ±875,596
42Alibabawan-v2.2-a14bAlibaba1132 ±1510,458
43Bytedanceseedance-v1-liteBytedance1113 ±1016,253
44Kandinskykandinsky-5.0-t2v-liteKandinsky1113 ±181,474
45OpenAIsoraOpenAI1069 ±164,082
46Luma AIray2Luma AI1065 ±175,250
47Pikapika-v2.2Pika1009 ±155,763
48Genmo AImochi-v1Genmo AI1007 ±175,893

Sursă: arena.ai · Actualizat Sep 21, 2026 · PandaNpc Actualizat 13 oct. 2026, 06:00 UTCVezi clasamentul complet →

Cum se citesc numerele

Un clasament LLM îți spune ce model preferă oamenii; un benchmark AI îți spune ce poate face obiectiv un model; datele de utilizare îți spun ce folosesc de fapt dezvoltatorii în producție. Niciun clasament nu răspunde singur la întrebarea „care este cel mai bun model AI”, așa că această pagină le reunește pe toate trei — scorul Elo din Chatbot Arena (arena.ai), Intelligence Index și arenele vocale Artificial Analysis, și cota de tokenuri OpenRouter — și le actualizează zilnic.

arena.ai (fost LMArena) le arată utilizatorilor două răspunsuri anonime la același prompt și îi roagă să aleagă unul, apoi derivă un rating Elo din aceste bătălii. Măsoară care răspuns este preferat de oameni — nu capacitatea obiectivă. Un stil plăcut poate câștiga, în timp ce un răspuns riguros dar verbose poate pierde.

Voturile sunt bătăliile acumulate de un model. Un model nou listat are puține voturi și un interval de încredere larg, astfel încât clasamentul său fluctuează ușor — citiți întotdeauna clasamentul împreună cu intervalul ±.

Tabloul Agent funcționează diferit față de celelalte: măsoară sesiuni reale de agent, nu preferințe oarbe prin vot. Indicatorul său principal, Net Improvement, este un procentaj de câștig — nu un rating Elo — deci nu poate fi comparat între tablouri. arena.ai raportează și cinci dimensiuni suplimentare (Confirmed Success, Steerability, Bash Recovery și altele) pe clasamentul complet.

Panoul de utilizare provine de la OpenRouter și numără cota reală de token API — dezvoltatorii votând cu portofelele lor, ceea ce completează panourile de preferințe subiective.

Clasamentele de vorbire provin de la Artificial Analysis: TTS folosește Speech Arena Elo cu ascultare în orb; ASR folosește AA-WER v2, unde o valoare mai mică este mai bună; iar Speech-to-Speech nativ folosește un compozit cu ponderi egale din Big Bench Audio, Full Duplex Bench și τ-Voice, unde o valoare mai mare este mai bună. Comparați scorurile doar în cadrul aceluiași clasament. Sursă: artificialanalysis.ai.

Clasamentul Intelligence Index provine de la Artificial Analysis: distilează multe repere publice într-un singur Intelligence Index de la 0 la 100, măsurând capacitatea obiectivă, nu preferința subiectivă — un complement natural pentru votul orb uman de pe arena.ai. Sursa: artificialanalysis.ai.